B3209
問題発見・解決のための数学リテラシー
MATHEMATICAL LITERACY FOR PROBLEM FINDING AND SOLVING 		基盤科目-データサイエンス科目-データサイエンス２
Fundamental Subjects - Subjects of Data Science - Data Science 2
2 単位
実施形態 完全オンライン
開催日程 秋学期 月曜日１時限
担当教員 古谷 知之（フルタニ トモユキ）
関連科目
開講場所 SFC
授業形態 講義、実習・演習
履修者制限

履修人数を制限する

受入学生数（予定）：約 250 人
選抜方法：システムによる選抜（抽選）

◯エントリー〆切日時：2020年9月28日（月） 17:00
◯履修許可者発表日時：2020年9月30日（水） 17:00

Only the selected students can take this course.

Number of students in the class (scheduled) : About 250
Automatic Screening (Lottery)

* Schedule: TBD
履修条件

「データサイエンス基礎」の単位を修得していること。またはデータサイエンス科目認定試験に合格していること。

In order to register the Subjects of Data Science, students need to earn credits for "Basics of Data Science" or pass the "Data Science Qualification Examination"
使用言語 日本語
連絡先 maunz@sfc.keio.ac.jp
授業ホームページ
同一科目

学生が利用する予定機材/ソフト等

設置学部・研究科 総合政策・環境情報学部
大学院プロジェクト名

大学院プロジェクトサブメンバー

ゲストスピーカーの人数 0
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GIGAサティフィケート対象
最終更新日 2020/07/14 08:56:03

科目概要

第四次産業革命やSociety 5.0などにより、先端的な技術イノベーションが社会イノベーションをもたらすことが予見されています。その背景には、様々な数理科学・統計科学の発展と応用があることは、言うまでもありません。
この授業では、数学・統計学がどのように社会や科学技術の発展に寄与してきたか、そして将来どのように社会変革をもたらしうるのかについて、理解を深めることを目的とします。

授業シラバス

主題と目標／授業の手法など

第四次産業革命やSociety 5.0などにより、先端的な技術イノベーションが社会イノベーションをもたらすことが予見されています。その背景には、様々な数理科学・統計科学の発展と応用があることは、言うまでもありません。
この授業では、数学・統計学がどのように社会や科学技術の発展に寄与してきたか、そして将来どのように社会変革をもたらしうるのかについて、理解を深めることを目的とします。
履修者は、各回のテーマに関して自ら考察し、議論し、それらをまとめることが求められます。
なお、シラバスの内容については、随時変更されることがあります。

The Fourth Industrial Revolution and Society 5.0 are expected to realize that advanced technological innovation will bring social innovation. There are developments and applications of various mathematical sciences and statistical sciences in these backgrounds.
In this class we aim to deepen our understanding of how mathematics and statistics have contributed to the development of society and science and technology, and how we can bring social change in the future.
Students are required to consider themselves, discuss themselves on each topic themselves, and summarize them.
The content of the syllabus may be changed from time to time.

教材・参考文献

随時指定

提出課題・試験・成績評価の方法など

ミニレポート、最終レポート

Mini reports, final reports

履修上の注意

初回授業はリアルタイムでのオンライン授業を予定しています。2回目以降については、状況を考慮しながらオンデマンド授業なども活用する予定です。
オンデマンド授業となる場合は、授業開始時刻にオンデマンド映像教材を配信します。

履修者の関心や社会環境の変化などに応じて、授業内容や順序を柔軟に変更する場合があります。

授業計画

第1回 ガイダンス

授業概要、成績判定方法
科学技術の現在と未来

第2回 第４次産業革命と社会（１）

第４次産業革命がもたらすもの

第3回 第４次産業革命と社会（２）

人工知能と社会

第4回 第４次産業革命と社会（３）

先端モビリティと社会

第5回 選挙・政治と数理

選挙のデータ分析

第6回 演繹的推論と帰納的推論

演繹的推論・帰納的推論と意思決定

第7回 マーケティングと数理

マーケティング分野における数理科学

第8回 空間情報と数理

地理情報と数理

第9回 人口と数理

人口問題と数理

第10回 都市問題・環境問題と数理

都市・環境問題で活用される数理科学

第11回 安全保障と数理

戦争とともに発展した数学・統計学

第12回 スポーツのデータサイエンス

データサイエンスはスポーツを変えるか？

第13回 演習（１）

最終レポート課題に取り組む

第14回 演習（２）

最終レポート課題に取り組む

第15回 演習（３）

最終レポート課題に取り組む

15回目に相当するその他の授業計画

課題・レポート